硬件層面，也就是所謂的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU與GPU相比在大數據多任務處理上，肯定GPU更占優(yōu)勢。FPGA與GPU相比，在兼顧了靈活性的基礎上，無論是計算能力和功耗性能上都要更強，缺點是性價比太低。ASIC是的，其他的硬件形態(tài)都是無法比擬的。

由于Aleo在隱私模式下，每筆交易都需要生產零知識證明，而且需要在很短的時間內完成，這樣生態(tài)的體驗才是流暢的且能大規(guī)模發(fā)展，所以基于這個背景需求，才會有Aleo的隱私委托代理計算方案，也就是在誕生Aleo項目的論文中大篇幅講解的：誕生Aleo項目的論文完整中文版翻譯—Zexe實現(xiàn)去中心化的私有計算，Aleo芯片機，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

按照官方的設想和規(guī)劃未來在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規(guī)模，在這樣大數據量的要求下，每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內完成證明的生產，不可能指望顯卡能解決這個問題。就像AI大模型訓練一樣，早期數據量和參數少的情況下可以用消費級顯卡，但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓練設計的專用芯片和機器。

雖然PoW的周期是10年，不代表說10年后ASIC就不需要了，只要隱私委托代理計算方案還存在，那么ASIC其實是一直需要的。

總結，從算法、定位和共識三個方面綜合來看，Aleo都和以往的其他公鏈項目有本質上的差別，而ASIC對于Aleo來說是必需的硬件設備，就好比專用顯卡/芯片對于AI大模型訓練是一樣的道理，所以官方明確表態(tài)支持ASIC也在情理之中，而且無論從Token價格、內存、帶寬、成本、回本周期等因素長期來看，ASIC都是選擇。